Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

РИФ+КИБ 2013

v.3.1
by

Mikhail Slivinskiy

on 22 November 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of РИФ+КИБ 2013

Улучшаем качество сайта для пользователей и поисковых машин.
Михаил Сливинский

руководитель отдела поисковой
и маркетинговой аналитики, Викимарт

Тренды
без накруток!
История не про клики
Спасибо за внимание.
Михаил Сливинский, Викимарт
mikhail.slivinskiy@wikimart.ru
Вопросы?
@РИФ + КИБ 2013, 18.04.2013
Что читать?
"What are you looking for? An eye-tracking study of information usage in Web search.", E. Cutrell and Z. Guan.
Как пользователи изучают контент?
время просмотра документа
движения курсора
количество и частота движений
расстояние, скорость и диапазон перемещений
максимальная и минимальная координаты
активность вертикального скролла
действия в areas of interest
NDCG@K для (post click behavior)-модели.
"No Clicks, No Problem: Using Cursor Movements
to Understand and Improve Search", Jeff Huang, Ryen W. White, Susan Dumais.
Для нижней части serp'а наведение курсора на элемент выдачи служит индикатором, что результат релевантен.

Использование факторов, учитывающих движения мышью, позволяет улучшить качество предсказания релевантности пары запрос-документ.
Cursor trail length (px): 1084
Movement time (secs): 10.3
Cursor speed (px/sec): 104
Хорошие и плохие отказы
Cursor trail length (px): 1521
Movement time (secs): 12,8
Cursor speed (px/sec): 125
Good
Bad
"Potential Good Abandonment Prediction", Aleksandr Chuklin, Pavel Serdyukov.
Можно научиться отличать хорошие и плохие отказы.
"Плохой показатель отказов" - новая метрика удовлетворенности пользователя.
хороший отказ ("NDAQ") = 34%
плохой отказ ("Facebook") = 49%
неизвестно ("Anna Kournikova") = 16%
тематические признаки (64)
лингвистические признаки (11)
исторические запросные данные (9)
Результаты.
Использование этой модели позволило существенно улучшить точность определения "плохого отказа".
Среди лидеров признаков можно выделить тематические признаки принадлежности запроса к классам: Shopping, Download, Local, Video, Adult.
"Leaving So Soon? Understanding and Predicting
Web Search Abandonment Rationales", Abdigani Diriye, Ryen W. White, Georg Buscher, and Susan T. Dumais
"Search Snippet Evaluation at Yandex: Lessons Learned
and Future Directions", Denis Savenkov, Pavel Braslavski, Mikhail Lebedev.
Результаты исследования информативности и читабельности:
доля слов запроса и количество подсвеченных слов демонстируют + корреляцию с информативностью
доля нечитабельных символов и количество фрагментов, из которых построен сниппет, отрицательно коррелируют с читабельностью.
Ссылочные ранки трансформируются
в поведенческие:
BrowseRank
ClickRank
Duration-Based PageRank
Populatiry-Based PageRank
...
"Investigating the Effect of Duration, Page Size and
Frequency on Next Page Recommendation with Page Rank Algorithm", Banu Deniz GUNEL, Pinar SENKUL.
"BrowseRank: Letting Web Users Vote for Page Importance", Yuting Liu, Bin Gao, Tie-Yan Liu, Ying Zhang, Zhiming Ma, Shuyuan He, and Hang Li
"Mining Rich Session Context to Improve Web Search", Zhu G, Mishne G
Активно измеряют и используют
кликовые факторы:
запросные
документные
хостовые
Зачем нужны документные и хостовые?
Кейс: управляем сниппетами
Измеряют некликовые активности, например, паттерны движения курсора.
Постановка задачи:
Обеспечить управляемость
Увеличить кликабельность
Увеличить релевантность
Повысить доверие пользователей
Зачем управлять?
Как увеличить кликабельность и релевантность?
придумываем гипотезы
тестируем их в контекстной рекламе
Решаем задачу пользователя!
Факты.
Честно.
Как увеличить доверие?
Технология:
База запросов,
целевых документов
и атрибутов
Выгрузка сниппетов
из выдачи ПС
Мэппинг сниппета
на документ
Аналитика сниппетовщика
Управление
сниппетом
Профит!
"Алгоритмы контекстно-зависимого аннотирования Яндекса на РОМИП-2008", Алексей Бродский, Руслан Ковалев, Михаил Лебедев, Дмитрий Лещинер, Павел Сушин
html
yml
Вместо предисловия...
Некоторые недостатки кликовых факторов:

клик очень зависит от представления (качества сниппета)
клик часто бывает спонтанным и неосознанным
...
Стоит различать "вмененную" и "собственную" релевантность. Предлагается использовать время просмотра документа как меру собственной релевантности.
Достаточно ли кликов для измерения удовлетворенности пользователя?
Кирилл Николаев, optimization.by, 2012
Подробнее о алгоритмах построения эффективных списков товаров мы расскажем на YaC/m 16 мая.
Означает ли продолжительная сессия,
что пользователь удовлетворен?
Паттерн "изучение"
Паттерн "сканирование"
Не измеряйте качество контента в тысячах знаков.
Измеряйте в конверсии.
Лучший контент для e-commerce: изображения, короткие и внятные характеристики, отзывы.
?
"Beyond Dwell Time: Estimating Document Relevance from Cursor Movements and other Post-click Searcher Behavior", Qi Guo, Eugene Agichtein
Что еще можно понять из
движения курсора?
"Ready to Buy or Just Browsing? Detecting Web Searcher
Goals from Interaction Data", Qi Guo, Eugene Agichtein.
По поведению пользователя можно предсказать его интент ("исследование" или "транзакция").
total mouse events, scroll, keypress
serp dwell time
Короткая сессия = неудовлетворенный пользователь?
Некоторые следствия,
важные для seo:
нецелевой трафик на хост/документ мешает продвижению по целевым запросам
продвигать документ по ВК/ВЧ проще, если на него уже есть целевой и хорошо конвертирующийся трафик
Результаты eye-tracking эксперимента:
Тайтл намного значимее тела сниппета. Пользователи пропускают релевантные ответы, если в заголовке не подсвечены искомые термы.
Подсветка термов привлекает внимание пользователей и упрощает навигацию к нужному результату. Подсветка дополнительных термов упрощает и ускоряет поиск ответа и смещает внимание пользователя к нижней части serp'а.
Продвинутые пользователи фокусируют внимание на термы вокруг подсвеченных слов и быстро сканируют сниппеты. Если тайтл релевантен - они кликают, не читая тело сниппета.
Пользователи доверяют ранжированию: сниппеты в начале поисковой выдачи получают больше кликов, даже если они не релевантны.
Новички часто "жалеют клики" и внимательно изучают несколько сниппетов перед кликом.
Даже если сниппет содержит ответ на вопрос - пользователь кликает по документу.
Некоторые пользователи консервативны и избегают клика по специфическим сниппетам, например, содержащим картинку или видео.
~25% управляемых сниппетов в Яндексе
~75% управляемых сниппетов в Google
"Eye-Mouse Coordination Patterns on Web Search Results Pages", Kerry Rodden, Xin Fu, Anne Aula, Ian Spiro
Можно ли считать, что
движение мышью и взгляд связаны?
Существует несколько паттернов,
в которых взгляд и движение мышью
хорошо согласованы:
вертикальное движение
горизонтальное движение
выделение
Клики и заказы в коммерческом ранке, Викимарт
Следствия и рекомендации
Группы факторов и результаты:
Группы факторов:
Инвестируйте в продукт (сайт),
развивайте системы рекомендаций.
Ссылки обесцениваются.
Обмануть поиск сложно.
Подробнее о документной и запросной аналитике я расскажу на Яндекс.Вебмастерской, в ближайшую субботу.
Кейс: коммерческое ранжирование
факторы
функция ранжирования
измерение и оптимизация
SEO-следствия:
эффективность формальных ссылок снижается
по ссылке нужны трафик и удовлетворенность пользователя
Измеряют конверсию:
Кирилл Николаев, optimization.by, 2012
Рекомендательные системы -
отличный инструмент перелинковки
Типы рекомендаций:
Full transcript